gstack-agent

把 YC CEO 的思考方法变成你的 AI 助手。

融合 Garry Tan (YC CEO) 开源的 gstack 框架，将 3 大核心方法论转化为可独立运行的 AI 代理：

快速开始

安装

git clone https://github.com/wacke1/gstack-agent.git
cd gstack-agent
pip install -e .

配置 LLM

在 ~/.gstack-agent/config.json 中配置：

{
    "api_key": "sk-xxx",
    "base_url": "https://api.openai.com/v1",
    "model": "gpt-4o"
}

或通过环境变量：

export LLM_API_KEY=sk-xxx
export LLM_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
export LLM_MODEL=gpt-4o

支持任意 OpenAI 兼容 API（OpenRouter、Together AI、本地 Ollama 等）。

用法

1. Office-Hours 6 问法 — 搞清问题再想方案

# 交互模式（推荐）
gstack-agent office-hours "我想做一个 AI 写代码的工具"

# 自动模式（一次性输出完整分析）
gstack-agent office-hours --auto "我想做一个 AI 写代码的工具"

6 个问题依次追问：

1. 问题本质是什么？
2. 当前怎么做？代价多少？
3. 失败代价多大？
4. 最小可行解是什么？
5. 怎么证伪？
6. 如果预算×10，怎么做不同的事？

2. CEO Review 9 条指令 — 让方案变得卓越

gstack-agent ceo-review "我的方案：用微服务架构重做整个系统"

# 严格模式
gstack-agent ceo-review --strict "我的方案..."

9 条指令逐项审核，不合格的直接指出，不说"可以考虑..."。

3. Investigate 4 阶段法 — 没有根因调查就不修

# 交互模式
gstack-agent investigate "生产环境 API 间歇性 502，凌晨 3 点最多"

# 自动模式
gstack-agent investigate "生产环境 API 间歇性 502"

4 阶段：根因调查 → 假设分析 → 最小验证 → 实施修复。

4. analyze — 全面分析

gstack-agent analyze "我想做一个 AI 浏览器插件，自动总结 YouTube 视频"

一次性运行全部三种方法论。

方法论来源

Garry Tan (YC CEO) 的 gstack 框架，开源仓库：https://github.com/garrytan/gstack

架构

gstack-agent/
├── gstack_agent/
│   ├── __init__.py       # 包入口
│   ├── __main__.py       # python -m gstack_agent 入口
│   ├── cli.py            # CLI 入口和参数解析
│   ├── llm.py            # LLM 客户端（OpenAI 兼容 API）
│   ├── office_hours.py   # Office-Hours 6 问法引擎
│   ├── ceo_review.py     # CEO Review 9 条指令引擎
│   └── investigate.py    # Investigate 4 阶段法引擎
├── examples/             # 使用示例
├── tests/                # 测试
├── pyproject.toml        # 项目配置
└── README.md             # 本文件

License

MIT